本文旨在评估人工智能工具 ChatGPT 在计算机工程学科中的表现；研究发现它可以回答关于概念的问题，但由于它是一种文字工具，所以无法处理需要用到图表和手工实验的问题。

Mar, 2023

ChatGPT 在标准化考试准备中的问题解决能力及其潜在应用进行了探索，重点关注 GRE 数学考试。本研究调查了 ChatGPT 在 GRE 数量领域的不同问题类型上的表现，并研究了修改问题提示对其准确性的影响。研究结果表明，在对原始问题使用指令引导和上下文提示后，ChatGPT 的准确性有了统计上的改进。与原始数据 69% 的准确率相比，修改后的提示下 ChatGPT 的准确率达到了 84%。研究讨论了 ChatGPT 在某些问题上的困难之处以及提示修改对于 GRE 等标准化考试准备的帮助，并提供了未来的研究方向。

Sep, 2023

本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。

Jun, 2023

本文采用定量方法，展示 ChatGPT 在回答涉及本科计算机科学课程相关主题的不同类型的问题时高度不可靠，揭示学生盲目依赖 ChatGPT 完成作业和考试可能面临自我破坏。同时提出对学生和教师的建设性建议。

Apr, 2023

ChatGPT 作为一个问答系统，通过对其在提供的段落中提取回答的能力进行评估，发现它在生成模型方面表现出了实力，但在问题回答方面相对于特定任务模型表现较差，而提供上下文可以提高其性能，提问方式对其准确性有所影响，并且在提供的上下文中提供了无法从中获取答案的问题的回答，还存在答案幻觉的现象。

Dec, 2023

本文探索了 ChatGPT 在涉及完整漏洞管理过程的六项任务中的能力，并使用包含 78,445 个样本的大规模数据集对其进行了比较。结果表明 ChatGPT 在辅助漏洞管理方面具有巨大的潜力，但同时也揭示了它所遇到的困难，并为未来的研究方向提供了启示。

Nov, 2023

本文探讨了 ChatGPT 在科学写作、数学、教育、编程和医疗保健等不同领域作为自动化助手的能力，重点介绍了其增强生产力、简化解决问题流程和提高写作风格的潜力以及与过度依赖 ChatGPT 可能带来的潜在风险，而作者提出了使用流程建议，对输出进行独立验证，并建议专家使用该工具。

Jun, 2023

在本文中，我们通过提交 60 个提问并基于三项机器翻译评分标准（BLEU，METEOR 和 ROUGE）对 ChatGPT 的回答进行了分析，结果显示出与人类典型反应相比，ChatGPT 在回复和翻译方面的能力虽然显著，但仍有所欠缺。

Feb, 2023

使用 ChatGPT 进行 Python 源代码的漏洞检测的可行性研究，结果表明 ChatGPT 可以降低误报和漏报率，并具有潜力用于 Python 源代码的漏洞检测。

Aug, 2023

本研究论文讨论了将人工智能用于高等教育中的教学与学习，并以 ChatGPT 作为工具，以计算机科学基础编程课程为例进行了教学和评估的探讨，结果显示使用 ChatGPT 的学生在得分上有优势，但提交的代码存在不一致和不准确的情况。

Apr, 2023